«Los datos no son sólo medidas para archivar o analizar. Son memorias. No son sólo cantidades para sumar. Son relaciones que se entrelazan. No son sólo indicadores en un gráfico. Son señales de vida. Y si aprendemos a interpretarlos así, si aprendemos a ver detrás de cada número un fragmento de experiencia, una intención, una trama, entonces —quizás— también podremos aprender a vivir, y a convivir, un poco mejor».
— Alice Avallone, en Dati sensibili.
Vivimos en la era del big data, donde los grandes volúmenes de información suelen presentarse como verdades absolutas, neutrales y frías. Sin embargo, ¿qué pasa con todo lo que queda afuera de una hoja de cálculo? La investigadora italiana Alice Avallone trabaja para desarmar esa ilusión de objetividad. En su último libro, Dati sensibili. Il lato humano e consapevole dei numeri (2026), propone un cambio de enfoque radical: alejarse de la masividad para prestarle atención a los small data, esas huellas cotidianas, imperfectas y cargadas de contexto humano.
En esta entrevista de NewsData, Avallone profundiza en los conceptos centrales de su obra y explica por qué la parcialidad de un dato no es un defecto a corregir, sino un valor a preservar. La autora nos invita a desacelerar y a interrogar a los números. Una charla para entender que la confianza no nace de una supuesta neutralidad, sino de hacer visible la experiencia compartida.
— ¿Cómo aprendiste a leer tus propios datos, los de tu vida? ¿Es algo que se puede enseñar?
— Para mí fue casi un pequeño tropiezo. En un momento me di cuenta de que sabía leer datos complejos, informes, comportamientos colectivos… pero me costaba entenderme a mí misma en las cosas más simples. Entonces empecé a mirar lo que tenía delante de los ojos: mis días. Noté que algunas cosas se repetían, que siempre postergaba las mismas actividades, que tenía momentos muy precisos en los que me sentía más lúcida y otros en los que me cerraba. No eran números en el sentido clásico: ya eran datos, eran huellas de cómo estaba.
A partir de ahí empecé a considerarlos por lo que eran: una especie de lenguaje silencioso de mi vida. Y leerlos no significaba controlarme más, sino entenderme un poco mejor, con menos juicio. ¿Se puede enseñar? Más bien, se puede entrenar. Es más parecido a aprender a observar: a permanecer dentro de las cosas el tiempo suficiente como para ver qué forma toman.
— Siempre pensamos en los datos como “duros”: ¿qué son entonces los datos “sensibles”?
— Los datos “duros” son los que nos dan la ilusión de ser definitivos, objetivos, casi incontestables. Los datos sensibles, en cambio, parten de un supuesto muy simple: cada dato fue construido por alguien, de cierto modo, con un propósito preciso. Cuando los mirás así, todo cambia. Porque entendés que no estás observando la realidad “tal como es”, sino una versión de ella.
Los datos sensibles incluyen el contexto, las decisiones, incluso las imperfecciones. Y en ese sentido son más honestos, porque no fingen ser neutrales.
«Cada dato fue construido por alguien, de cierto modo, con un propósito preciso.»
— Decís que los datos son construcciones humanas, parciales, situadas. ¿Cómo convencés a alguien que trabaja con datos de que esa parcialidad no es un problema a resolver sino algo a preservar? ¿Y la precisión, la verdad o la certeza?
— Siempre parto de algo muy concreto: cada dataset nace de una serie de decisiones. Qué incluir, qué dejar afuera, cómo organizar la información. Esas decisiones son el corazón del dato. La parcialidad, entonces, ya está ahí desde el comienzo. Cuando esto se vuelve claro, ya no se trata de eliminarla (algo imposible), sino de reconocerla, de hacerla visible. Y pasa algo interesante: la confianza aumenta, no disminuye. Porque dejamos de fingir una objetividad que no existe. La precisión, la verdad y la certeza dejan de ser absolutas. Se vuelven dependientes de un contexto, de un punto de vista. Y así resultan más creíbles, no menos.
— Si el big data tiene tanto poder, ¿por qué apostar por lo pequeño?
— Porque lo pequeño es el punto donde las cosas empiezan, cuando todavía no tomaron forma. El big data llega cuando un fenómeno ya es lo suficientemente grande como para ser visible, medible, reconocido.
Los small data están antes. Son esos detalles que al principio parecen marginales, casi irrelevantes. Una persona que usa un objeto de manera distinta; un comportamiento que cambia levemente sin que nadie lo note realmente; un nuevo hábito que todavía no fue nombrado. Si los observás con atención, te das cuenta de que ahí dentro ya hay algo en movimiento. Son frágiles, sí. Pero también son los primeros indicios de lo que vendrá.
— ¿Cuál es el error que comete más seguido alguien que trabaja bien con datos?
— Es un error muy común y también muy humano: pensar que alcanza con haber entendido algo para que los demás también puedan entenderlo. Se hacen análisis correctos, profundos, rigurosos, y después se devuelve todo en una forma que sigue siendo distante. El dato es correcto, pero no llega.
Entonces, creo que el trabajo con datos no termina con el análisis, sino cuando alguien logra realmente entrar en él, sentirlo, hacer algo con eso. Ese pasaje requiere un trabajo distinto —de lenguaje, de ritmo, de relato— porque los datos son, sobre todo, experiencias que necesitan ser compartidas.
— Planteás que el futuro se lee en las señales débiles del presente. ¿Cómo aprendemos a identificarlas y darles sentido?
— Lo más difícil hoy es desacelerar lo suficiente como para verlas. Las señales débiles son pequeñas, ambiguas, muchas veces parecen errores o ruido de fondo. Para captarlas hay que suspender un poco la necesidad de tener enseguida una respuesta. Notar lo que desentona, lo que no termina de cerrar, lo que parece fuera de lugar. Al principio no tiene sentido, y está bien que sea así. El sentido llega después, cuando empezás a juntar más indicios y te das cuenta de que van en la misma dirección. Es un trabajo paciente, más cercano a la observación que a la explicación inmediata.
«Lo más difícil hoy es desacelerar lo suficiente.»
— En el periodismo de datos solemos trabajar con estadísticas gubernamentales donde las personas desaparecen detrás de las cifras. ¿Cómo podemos hacer un periodismo de datos más humano, más sensible?
— Cada vez que miro un dato, trato de recordarme que es una síntesis y que, por definición, una síntesis deja algo afuera. Entonces mi pregunta pasa a ser: ¿qué falta acá? ¿Quién no fue contado, quién fue reducido a una categoría demasiado genérica, quién no encuentra lugar en esa representación? Hacer un trabajo más humano (y humanístico) con los datos también implica permanecer atentos a esos vacíos.
Deberíamos acostumbrarnos a interrogar a los propios números: cómo fueron construidos, qué decisiones contienen. Y aceptar que contar bien un dato significa hacerlo transitable sin banalizarlo.
— En la Argentina hay sectores que cuestionan la cifra de 30.000 desaparecidos durante la última dictadura. Tu libro dice que detrás de cada número hay siempre una voz. ¿Qué pasa cuando el debate sobre el número se usa justamente para silenciar esas voces?
— En estos casos el número deja de ser una herramienta de memoria y se convierte en un terreno de disputa. Se pasa de las vidas a la cifra, de la pérdida a la verificación. Y ese desplazamiento es muy delicado, porque mientras discutimos el número corremos el riesgo de alejarnos de lo que representa.
Entonces el punto no es sólo defender la exactitud (que sigue siendo importante, si no directamente vital), sino proteger el significado. Recordar que ese número es un umbral que intenta mantener unido algo que en realidad no puede reducirse a una cifra: vidas, historias, una herida colectiva. Y que ninguna discusión sobre el número debería transformarse en una forma de hacer desaparecer, otra vez, esas voces.
Alice Avallone (Asti, 1984) es investigadora independiente, autora y docente. Vive en Turín, donde observa y relata los comportamientos de las personas en la era digital. Es fundadora de BUNS, un proyecto editorial y de investigación dedicado a los small data y a los insights culturales.
Desde hace más de veinte años trabaja entre comunicación, etnografía digital y estudios de futuros, ayudando a instituciones culturales y empresas a leer el presente para imaginar lo que viene después. Con su enfoque de data humanism entrelaza números, emociones y lenguajes cotidianos para devolver sentido a la complejidad contemporánea.
Enseña escritura e investigación sobre comportamientos digitales en la Scuola Holden y en otros ámbitos formativos italianos, además de colaborar con el programa Dicolab impulsado por el Ministerio de Cultura.
Entre sus libros se encuentran #Datastories. Seguire le impronte umane sul digitale (Hoepli), Raccontare el futuro y Futuri imperfetti. En 2026 publicó, con Enrico Damiani Editore, su nuevo ensayo Dati sensibili. Il lado humano e consapevole dei numeri.